一、引言
随着自动驾驶技术的不断发展，车辆状态估计成为了研究的热点。本文将围绕基于Carsim和Simulink联合仿真，探讨自适应扩展卡尔曼滤波在车辆三自由度模型（包括自行车模型加纵向）上的应用。通过具体实例，展示如何使用EKF和AEKF算法对车辆纵向车速、横摆角速度和质心侧偏角进行估计，并进行结果对比。
二、车辆状态估计模型概述
在建立车辆三自由度模型的基础上，采用EKF和AEKF算法对车辆纵向车速、横摆角速度和质心侧偏角进行估计。这种模型充分考虑了车辆的动态特性，有助于更准确地预测车辆的状态。
三、自适应扩展卡尔曼滤波算法
自适应扩展卡尔曼滤波是一种基于卡尔曼滤波器的扩展算法，具有噪声均值和方差自适应调整的特点。模型控制变量为[ax，δ]，观测变量为ay。在实施过程中，采用Sage-Husa滤波实现噪声均值和方差的自适应策略。
四、联合仿真与算法实现
使用Matlab函数编写，通过定义静态变量进行算法实现，不仅方便学习，也适用于其他待估模型的扩展卡尔曼滤波估计器。具体步骤包括建立车辆模型、仿真环境设置、算法实现与测试等。
五、结果对比与分析
在实际应用中，我们分别使用EKF和AEKF算法对车辆纵向车速、横摆角速度和质心侧偏角进行了估计。通过对比分析不同算法的估计结果，可以更准确地了解车辆的状态变化情况。此外，我们还可以对算法的准确性和稳定性进行评估，为实际驾驶提供更可靠的参考依据。
六、总结与展望
自适应扩展卡尔曼滤波在车辆状态估计中的应用具有重要价值。通过本文的介绍，我们了解到该算法的基本原理和应用方法。未来，随着自动驾驶技术的不断发展，自适应扩展卡尔曼滤波将在更多领域得到应用，为提高车辆安全性和舒适性提供更多支持。
